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OpenAI内部路线图精简纯享版
这是OpenAI内部路线图精简版，包含自动化AI研究员目标、五层安全策略、产品向平台与AI云迈进等内容，还涉及算力投入、新公司结构、非营利组织资本部署及科学发现时间表。
不自研、只收购，年入7亿美金，全球最赚钱的应用工厂是如何做成的？
Bending Spoons是欧洲非游戏类应用工厂，靠收购模式年入7亿美元。创始人Luca Ferrari称收购是买时间和优势，解锁被收购公司潜力。公司核心竞争力是内部系统，还回应了裁员争议，也谈及未来规划。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了！2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理，性能有下降但有提升空间，还给出使用方法和未来规划。
智谱 GLM-4.5 团队深夜爆料：上下文要扩、小模型在路上，还承诺尽快发新模型！
今日凌晨，GLM系列模型四位研发成员在Reddit的AMA活动中，回答了GLM系列技术细节、未来规划等问题。透露扩展上下文、推小模型是重点，还承诺尽快发新模型，也探讨了大模型发展观点。
OpenAI将上任新部门CEO，发表深度长文
Instacart首席执行官Fidji Simo将在8月18日加入OpenAI任新部门CEO，她发文阐述AI赋能人类的看法，指出要确保技术为更多人带来机遇，还详述AI在知识、健康等方面改变生活的潜力。
无损减少80%激活值内存，提升5倍训练序列长度，仅需两行代码
港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。
建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
ECCV 2026 | 北大团队提出 Atomic Dance：基于原子动作的可解释音乐舞蹈生成框架
北大团队提出 Atomic Dance 框架，以原子动作作为舞蹈基本单元，建立有明确语义和结构的舞蹈表示，设计“动作规划 — 舞蹈生成”两阶段框架，让生成的舞蹈更符合音乐节奏和编舞逻辑，具备可解释性和可编辑性。
无法蒸馏的美国市场，谁在分食 Frontier Labs 百亿美金预算？
本文围绕美国数据市场展开，分析了数据赛道的投资判断、公司增长难题、需求结构、最新趋势等。指出数据虽重要，但外部数据公司份额难线性外推；真实世界数据成新热点，各细分领域格局和投资方向不同。
时间会证明光的
市场曾质疑AI资本开支高增长的持续性，如今随着头部模型公司ARR非线性爆发式增长，AI商业正向循环打通。在AI硬件产业链中，光互联是国内厂商全球参与度最高、份额最稳固的环节，正迎来最好时代。